科目ナンバー

SE-PM1-7A09

履修条件・関連科目等

確率論、確率論演習、数学A、線形代数第1を履修し、内容を十分理解していること。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

　今、データに基づいた実証的アプローチによる問題解決力に対する社会からの要求が高まっており、その能力養成のための初等、中等、高等教育が改革されている。実証的アプローチによる問題解決手法の中で統計手法は中心的な役割を果たしており、その重要性は近年益々増している。
本科目では、統計学における基礎概念とその考え方、及び技法を身につけるための講義を行う。

科目目的

統計学の基礎を学ぶこと。

到達目標

　統計学における基礎概念とその考え方、及び技法を身につけること。

授業計画と内容

第1回　ガイダンス、確率の基礎 (確率論の復習)
第2回　確率変数、分布関数、期待値
第3回　確率変数の変数変換、積率母関数
第4回　2次元確率分布 ―相関, 独立の理解に向けて―
第5回　確率変数の独立性, 共分散と相関係数
第6回　母集団と標本、標本の整理
第7回　大数の法則, 中心極限定理
第8回　母集団と母集団分布の考え方, 及び正規分布
第9回　確率変数の平方和に関する分布 ― 正規分布 ⇒ カイ2乗分布 ⇒ F分布 ⇒ t 分布 ―
第10回　点推定 ―最尤推定量と不偏推定量―
第11回　区間推定
第12回　仮説検定1 ―仮説検定の考え方, 1標本検定―
第13回　仮説検定2 ―両側検定、片側検定、検出力―
第14回　仮説検定3 ―2標本検定―

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

　予復習をすること。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

　原則として、期末試験により評価を行う(100%)。ただし、他人に迷惑がかかる行為や不正行為が見られた場合、授業聴講状況として評価に加味する (最大100%)。一方、取り組み姿勢が良い場合も評価に加味する。
　自学習をしない学生にとっては、期末試験は難しい内容であると覚悟しておくこと。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

本科目の関連科目「統計学演習」にて演習によるアクティブラーニングを行うため、本科目時間中には、アクティブラーニングは行わない。

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

1. 統計学、機械学習を用いたデータ活用の企業へのコンサルティング
2. 統計学、機械学習を用いた問題解決アプローチの企業へのコンサルティング
3. 企業との統計学、機械学習に関する共同研究

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

以下の実務経験に基づく事例を紹介する。

1. 統計学、機械学習を用いたデータ活用の企業へのコンサルティング
2. 統計学、機械学習を用いた問題解決アプローチの企業へのコンサルティング
3. 企業との統計学、機械学習に関する共同研究

テキスト・参考文献等

テキスト：
薩摩 順吉「確率・統計」（岩波書店）
参考文献：
1. 東京大学教養学部統計学教室 編 「統計学入門」(東京大学出版会)
2. 野田一雄・宮岡悦良「数理統計学の基礎」（共立出版株式会社）
3. 野田一雄・宮岡悦良「入門・演習 数理統計」（共立出版株式会社）.

その他特記事項

参考URL